Nueva herramienta mejora las pinzas robóticas para la fabricación

Un equipo de la Universidad de Washington ha desarrollado una nueva herramienta capaz de diseñar una pinza pasiva imprimible en 3D y calcular la mejor ruta para agarrar un objeto. El nuevo desarrollo podría ayudar a mejorar los robots en la línea de montaje.

El sistema se probó en 22 objetos diferentes, incluido un tope de puerta en forma de cuña, una pelota de tenis y un taladro, y se encontró que era efectivo en 20 de los objetos. Dos de los objetos recogidos con éxito fueron la cuña y una forma de pirámide con un ojo de cerradura curvo, que suelen ser difíciles para varios tipos de alicates.

los Buscar está programado para ser presentado el 11 de agosto en SIGGRAPH 2022.

Adriana Schulz es autora principal y profesora adjunta de la Universidad de Washington en la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería Paul G. Allen.

Creación de utillajes a medida para líneas de fabricación

“Todavía producimos la mayoría de nuestros artículos con líneas de ensamblaje, que son realmente geniales pero también muy rígidas. La pandemia nos ha demostrado que tenemos que encontrar una manera de reutilizar fácilmente estas líneas de producción”, dijo Schulz. crear herramientas personalizadas para estas líneas de producción. Esto nos da un robot muy simple que puede realizar una tarea con una pinza específica. Y luego, cuando cambio de tareas, simplemente reemplazo la pinza.

Tradicionalmente, los objetos se han diseñado para adaptarse a una pinza específica, ya que las pinzas pasivas no pueden adaptarse al objeto que sujetan.

Jeffrey Lipton es coautor y profesor asistente de ingeniería mecánica en la UW.

“La pinza pasiva de mejor rendimiento en el mundo es una pinza para montacargas. Pero la contrapartida es que las pinzas para montacargas solo funcionan bien con formas específicas, como palés, lo que significa que lo que quiera agarrar tiene que estar en un palé”, dijo Lipton. “Aquí decimos ‘OK, no queremos predefinir la geometría de la pinza pasiva’. En su lugar, queremos tomar la geometría de cualquier objeto y diseñar una pinza.

Hay muchas posibilidades diferentes para una pinza, y su forma generalmente está ligada a la ruta que toma el brazo del robot para agarrar el objeto. Cuando una pinza está diseñada incorrectamente, puede chocar contra el objeto al intentar levantarlo, algo que el equipo se propuso abordar.

Milin Kodnongbua es el autor principal y era estudiante universitario de la Universidad de Washington en la Escuela Allen en el momento de la investigación.

“Los puntos de contacto de la pinza con el objeto son esenciales para mantener la estabilidad del objeto en el agarre. Llamamos a este conjunto de puntos el ‘patrón de agarre’”, dijo Kodnongbual. “Además, la pinza debe hacer contacto con el objeto en estos puntos dados, y la pinza debe ser un único objeto sólido que conecte los puntos de contacto con el brazo del robot. Podemos buscar una trayectoria de oblea que cumpla con estos requisitos. .

Diseño de una nueva pinza y una nueva trayectoria

Para diseñar una nueva pinza y una nueva trayectoria, el equipo primero proporciona a la computadora un modelo 3D del objeto y su orientación en el espacio.

“Nuestro algoritmo primero genera posibles configuraciones de agarre y las clasifica según la estabilidad y otras métricas”, dijo Kodnongbua. “Luego, toma la mejor opción y la co-optimiza para determinar si es posible una trayectoria de inserción. Si no encuentra uno, pasa a la siguiente configuración de toque en la lista e intenta rehacer la optimización conjunta.

La computadora produce dos conjuntos de instrucciones una vez que encuentra una buena coincidencia. El primero es para una impresora 3D para crear la pinza, y el segundo es para la trayectoria del brazo del robot después de imprimir y colocar la pinza.

El equipo probó el nuevo método en varios objetos.

Ian Good es otro coautor y estudiante de doctorado en la UW en el Departamento de Ingeniería Mecánica.

“También diseñamos objetos que serían difíciles para los robots de agarre tradicionales, como objetos con ángulos muy bajos u objetos con agarre interno, donde hay que agarrarlos con la inserción de una llave”, dijo Good.

El equipo realizó 10 micrófonos de prueba con 22 formas. Para 16 formas, los 10 micrófonos pasaron. La mayoría de los formularios tuvieron al menos un acierto y dos fallaron.

Incluso sin intervención humana, el algoritmo desarrolló las mismas estrategias de agarre para objetos de forma similar. Esto llevó a los investigadores a creer que podrían crear pinzas pasivas que agarraran una clase de objetos en lugar de un objeto específico.